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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Multi-Agenten-Systeme
- Definition von Multi-Agenten-Systemen im KI-Ökosystem
- Kernvorteile und Herausforderungen
- Unternehmensanwendungsfälle und -szenarien
AgentCore für die Orchestrierung von Multi-Agenten
- Orchestrierungsarchitektur von AgentCore
- Verwaltung mehrerer Agenten über Workflows hinweg
- Praktische Übung: Orchestrierung einfacher Agenteninteraktionen
Modelle für Zusammenarbeit und Kommunikation
- Muster für Nachrichtenübergabe und geteilten Speicher
- Strategien für Verhandlungen und Aufgabenverteilung
- Praktische Übung: Implementierung von Kooperationsprotokollen für Agenten
Spezialisierung und Rollenverteilung
- Gestaltung spezialisierter Agenten für unterschiedliche Aufgaben
- Gleichgewicht zwischen Autonomie und Koordination
- Praktische Übung: Erstellung rollenspezifischer Agenten
Skalierung von Multi-Agenten-Systemen
- Architektonische Überlegungen für die Unternehmensebene
- Leistungsüberwachung und Lastverteilung
- Praktische Übung: Skalierung eines orchestrierten Agentensystems
Governance, Sicherheit und Compliance
- Überprüfbarkeit und Beobachtbarkeit (Observability) von Multi-Agenten-Workflows
- Berechtigungsmodelle und Sicherheitskonzepte
- Fallstudie: Compliance in regulierten Umgebungen
Zukünftige Entwicklungen im Multi-Agenten-KI-Bereich
- Trends in autonomer Zusammenarbeit
- Emergente Forschung zu Agentenkollektiven
- Strategische Implikationen für die Einführung in Unternehmen
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Fundierte Kenntnisse in KI- und Machine-Learning-Systemen
- Experience im Design von verteilten Systemen
- Vertrautheit mit AWS-Diensten und cloud-basierten Architekturen
Zielgruppe
- Systemarchitekten
- KI-Forscher
- Unternehmensstrategie-Teams
